评测与基准arXiv 2605.01970
Trojan Hippo Bench：针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准
提出 Trojan Hippo Bench，评测智能体持久记忆攻击与防御
- arXiv
- 2605.01970
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench，揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、all-MiniLM-L6-v2 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 防御arXiv 2610.01184
ReCast：在固定媒体接口下保护多模态推理的隐私框架
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
- arXiv
- 2610.01184
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen3.5-Omni-Plus、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen3-ASR-1.7B 等 11 个
- 组件视觉
- 其他arXiv 2609.22720
残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 组件记忆
- 防御arXiv 2609.21363
用扩散模型隐空间扰动防御视觉语言模型的地理位置隐私泄露
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
- arXiv
- 2609.21363
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.13889
PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击
提出持久记忆投毒攻击 PMPA，诱导智能体将外部恶意指令写入记忆并跨会话泄露隐私
- arXiv
- 2609.13889
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
- 防御arXiv 2609.15671
QPriv-VL：面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
- arXiv
- 2609.15671
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14、Llama-2 等 4 个
摘要QPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token，作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
已经到底了